import com.sun.org.apache.xalan.internal.xsltc.compiler.util.StringStack;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;

/**
 *  二叉树：每个节点至多有两个子节点的树，可以没有但是不能大于2
 *  根节点:没有父节点    叶子节点:没有子节点
 *
 *  二叉树也是一个动态的数据结构，具有良好的递归结构
 *  因为每个节点的左右节点都可以看出另外一个树
 *
 *  二分搜索树：也是二叉树其次二分搜索树的 每个 节点的值：
 *      大于其左子树的所有节点的值
 *      小于其右子树的所有节点的值
 *  二分搜索树的每个子树也是二分搜索树
 *  二分搜索树的局限性，树中存储的元素必须有可比较性
 *  我们的二分搜索树不包含重复元素
 *
 *  递归关键:大的事情看出小的事情，然后研究小的事情如何解决。
 *
 *  前序中序和后序都是深度优先  --- 使用递归方便(但是要不断调用系统栈)，非递归写起来难
 *  广度优先就是层次遍历 --- 一般不适用递归实现，大多使用队列
 *
 */

//二分搜索树
//其实应该对类型有所限制，就是类型应该具有可比较性
public class BST<E extends Comparable<E>> {

    private class Node{
        public E e;
        public Node left,right;

        public Node(E e){
            this.e= e ;
            left=null;
            right=null;
        }

    }

    private Node root;  //根节点
    private int size;   //该树中有多少个元素

    public BST(){
        root=null;
        size=0;
    }

    public int size(){
        return size;
    }

    public boolean isEmpty(){
        return size==0;
    }

    //添加元素
    public void add(E e){
        //递归方法中已经考虑所以不用了
     /*   if(root ==null){
            root= new Node(e);
            size++;
    }*/
        root = add(root,e);
    }

    //像以node为根的二分搜索树中插入元素e,递归算法
    //优化要把返回值从void改成Node(返回插入新节点后二分搜索树的根节点)
    private Node add(Node node ,E e){

        //递归的终止条件
     /*   if(e.equals(node.e)) //元素已经存在，不做处理
            return;

        //由于不是基础类型，所以必须使用Comparable接口的方法比较
        else if(e.compareTo(node.e)<0 && node.left==null){
            node.left= new Node(e);
            size++;
            return;
        }
        else if(e.compareTo(node.e)>0 && node.right==null){
            node.right = new Node(e);
            size++;
            return;
        }*/

     //上面递归终止条件这样写是对的，但是代码可以改进，因为Null本身也可以看成一个二叉树

        if(node ==null){
            size++;//当null时 代表到根节点了所以需要++
            return new Node(e);
            //把这个new出来的node挂接在二叉树上
        }

        //如果left不为null则开始递归(化为更小的事情)
        if(e.compareTo(node.e)<0)
            node.left=add(node.left,e);  //自己等于自己
        else if(e.compareTo(node.e)>0)
            node.right=add(node.right,e); //自己等于自己
        //没有判断node.e和e相等的情况，在这里等于如果两个相等就什么都不做

        //永远返回的都是根节点(node)，因为一层一层上去,让这个node返回给上一个node直到根节点
        return node;
}

    //看二分搜索树中是否包含元素e
    public boolean contains(E e){
        return contains(root,e);
    }

    //以node为根的二分搜索树中是否包含元素e，递归算法
    private boolean contains(Node node , E e){
        if(node == null)
            //这里return是return到下面递归的
            return false;
        if(e.compareTo(node.e)==0)
            //这里return是return到下面递归的
            return true;

        else if(e.compareTo(node.e)<0)
            //这里return是return这个方法结束的
            return  contains(node.left,e);
        else // e.compareTo(node.e)>0
            //这里return是return这个方法结束的
            return contains(node.right,e);
    }

    //前序遍历(最自然和常用的遍历方式):先访问根节点，然后再访问下一颗树的根节点，从左到右(先根节点，再左子树，再右子树)
    //二分搜索树的前序遍历(所有元素均被访问一次)
    public void preOrder(){
        preOrder(root);
    }

    //前序遍历以node为根的二分搜索树，递归算法
    private void preOrder(Node node){
        //递归终止条件
      /*  if(node == null)
            return;*/

        //递归组成逻辑
        if(node !=null){
            System.out.println(node.e);
            //递归一层一层返回上去,画图理解
            preOrder(node.left);
            preOrder(node.right);
        }

        //当你递归写熟练的时候，可以把终止条件跟组成逻辑配合写成一起

    }

    //二分搜索树的非递归前序遍历 因为递归本身是自身方法的反复调用，一直压入系统栈
    //我们使用非递归方法解决遍历问题可以使用一个栈记录模拟系统栈记住下次要访问的位置
        public void preOrderNR(){

        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while(!stack.isEmpty()){
            Node cur = stack.pop();
            System.out.println(cur.e);
            if(cur.right!=null)
                stack.push(cur.right);
            if(cur.left!=null)
                stack.push(cur.left);
        }
    }

    //中序遍历，根节点在左右子树的中间被遍历，先遍历左子树 再根节点 再遍历右子树
    //应用场景 可以实现从小到大排序遍历
    //因为二分搜索树本身性质    左<根 右>根
    public void inOrder(){
        inOrder(root);
    }

    //中序遍历以node的为根的二分搜索树，递归算法
    private void inOrder(Node node){
        if(node == null)
            return;

        inOrder(node.left);
        System.out.println(node.e);
        inOrder(node.right);

    }

    //后序遍历，先访问左子树，再访问右子树，再访问该节点
    //因为根节点是最后被访问，应用于先搞定孩子再搞定自己的场景
    //案例:为二分搜索树释放内存
    public void postOrder(){
        postOrder(root);
    }

    //后序遍历以node的为根的二分搜索树，递归算法
    private void postOrder(Node node){
        if(node ==null)
            return;
        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        System.out.println(node.e);
    }

    //层序遍历(主要用于搜索策略)  优点:更快的找到你想要查询的元素
    public void levelOrder(){
        Queue<Node> q = new LinkedList<Node>(); //借助队列
        q.add(root);

        while(!q.isEmpty()){
            Node cur = q.remove();
            System.out.println(cur.e);

            if (cur.left!=null)
                q.add(cur.left);
            if (cur.right!=null)
                q.add(cur.right);
        }

    }

    //寻找二分搜索树的最小元素
    public E minimum(){
        if(size==0)
            throw new IllegalArgumentException("BST is Empty!!");
        return minimum(root).e;
    }

    //返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
    private Node minimum(Node node){
        if(node.left==null)
            return node;

        return minimum(node.left);
    }

    //寻找二分搜索树的最大元素
    public E maximum(){
        if(size==0)
            throw new IllegalArgumentException("BST is Empty!!");
        return maximum(root).e;
    }

    //返回以node为根的二分搜索树的最大值所在的节点
    private Node maximum(Node node){
        if(node.right==null)
            return node;
        return maximum(node.right);
    }

    //删除最小值所在节点，返回最小值
    public E removeMin(){
        E ret = minimum();
        //中间执行逻辑删除节点
        root = removeMin(root);
        return ret;
    }

    //删除以node为根的二分搜索树中的最小节点
    //返回删除节点后新的二分搜索树的根
    //删除后肯定得把根节点返回出去，这样才能查询得到，跟添加一个道理，链表里面也是这样
    private Node removeMin(Node node){

        //最小值要关心右子树
        if(node.left==null){
            Node rightNode =node.right;
            node.right=null;
            size--;
            return rightNode;
        }

        node.left=removeMin(node.left);
        return node;

    }

    //删除最大值所在节点，返回最大值
    public E removeMax(){
        E ret = maximum();
        //中间执行逻辑删除节点
        root = removeMax(root);
        return ret;
    }

    //删除以node为根的二分搜索树中的最大节点
    //返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMax(Node node){
        //最大值要关心左子树

        if(node.right==null){
            Node leftNode =node.left;
            node.left=null;
            size--;
            return leftNode;
        }
        node.right=removeMax(node.right);
        return node;
    }

    //删除二分搜索树的任意元素
    //删除的节点如果只有左子树或右子树(叶子节点跟子节点一样)跟上面逻辑类似
    /*  难题:     删除有左右子树的节点 d
        解决思路 要找到个节点代替要被删除d节点
        由于d节点有左右子树所以应该找到d节点的右子树中的最小节点(s)来代替d

        s> d的左子树的所有节点  s<d的右子树的所有节点

        从d的右子树中删除s节点后返回
        s.left=d.left s.right = d.right
        然后把d删除，然后再把s连接到连接d的节点上完成删除任意元素

     */
    public void remove(E e){
        root = remove(root,e);
    }

    //删除掉以node为根的二分搜索树中值为e的节点，递归算法
    //返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node remove(Node node , E e){

        if(node == null)
            return null;

        //找到元素为e的这个节点
        if(e.compareTo(node.e)<0){
            node.left=remove(node.left,e);
            return node;
        }else if(e.compareTo(node.e)>0){
            node.right=remove(node.right,e);
            return node;
        }else{  //e==node.e 这就代表找到要删除的这个节点了

            //如果待删除节点只有右子树，即把右子树返回去即可
            if(node.left==null){
                Node rightNode = node.right;
                node.right=null;
                size--;
                return rightNode;
            }
            //如果待删除节点只有左子树，即把左子树返回去即可
            if(node.right==null){
                Node leftNode = node.left;
                node.left=null;
                size--;
                return leftNode;
            }

            //如果待删除点左右子树都有
            //找到比待删节点大的最小节点，即待删节点右子树的最小节点
            //同理也可以找到比待删节点小的最大节点，即待删节点左子树的最大节点
            //用这个节点代替待删节点的位置  该节点被称为后继节点/前驱节点

            //后继节点    通过复用找到最小节点函数
            Node successor = minimum(node.right);

            //让后继节点代替node节点
            //1.把 后继节点删除后返回的根节点 赋值给后继节点的右子树
            successor.right=removeMin(node.right);
            //2.让后继节点的left 等于node.left
            successor.left=node.left;
            //3.删除node
            node.left=node.right=null;

            //返回
            return successor;

        }

    }

    @Override
    public String toString(){
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        generateBSTString(root, 0, res);
        return res.toString();
    }

    // 生成以node为根节点，深度为depth的描述二叉树的字符串，逻辑与前序遍历是一样的，用于看程序底层
    private void generateBSTString(Node node, int depth, StringBuilder res){

        if(node == null){
            res.append(generateDepthString(depth) + "null\n");
            return;
        }

        res.append(generateDepthString(depth) + node.e + "\n");
        generateBSTString(node.left, depth + 1, res);
        generateBSTString(node.right, depth + 1, res);
        }

    private String generateDepthString(int depth){

            StringBuilder res = new StringBuilder();
            for(int i = 0 ; i < depth ; i ++)
            res.append("--");
            return res.toString();
    }


}
